## Sistem Deteksi Kematangan Buah Pisang Berdasarkan Warna Kulit Menggunakan Metode HSV
Ahmad Zarkasi 1* , Kadek Dwivayana Y. A. P 2 , Huda Ubaya 3 , Nurul Afifah 4
Ahmad Heriyanto 5 , Yoppy Sazaki 6 , Abdurahman 7 1,2,3,4 Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia 5,6,7 Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia *ahmadzarkasi@unsri.ac.id
Abstract— Pengolahan  citra  digital  merupakan  teknik manipulasi  citra  secara  digital  yang  khususnya  menggunakan komputer  menjadi  citra  lain  yang  sesuai  dengan  kebutuhan. Klasifikasi  kematangan  pisang  dapat  dilakukan  dengan  dua cara,  yaitu  dengan  menggunakan  kandungan  nutrisi  dan tingkat  kematangan  warna  pisang.  Penelitian  ini  pengusulkan pendeteksian  kematangan  buah  pisang  berdasarkan  warna kulit,  dengan    menggunakan  metode  ruang  warna  HSV  (Hue, Saturation,  Value).  Komponen  prosesor  utama  menggunakan Raspberry Pi 3B sebagai pengolah data Raspberry Pi Camera V2  sebagai  penangkap  citra  buah  pisang.  Hasil  penelitian  ini berupa sistem bisa membedakan warna dari buah pisang yang berada  dalam  satu  frame.  Hasil  yang  diperoleh  adalah  ,  nilai efektif HSV yang didapat dari pengujian deteksi warna kuning kulit  buah  pisang  adalah  Hmin  15,  Hmax    40-60,  Smin  100, Smax 255, Vmin 60, dan Vmax 255. Dengan nilai HSV tersebut didapatkan nilai rata-rata keberhasilan sebesar 55%.
Keywords—  Pengolahan  Citra  Digital,  Pendeteksian  Objek, Metode HSV, Raspberry

## I. P ENDAHULUA
Bidang  pengolahan  citra  berkaitan  dengan  manipulasi data bersifat dua dimensi [1]. Teknik pengolahan citra dapat diterapkan  di  banyak  bidang,  terutama  peningkatan  citra, pengenalan  pola  citra,  dan  pengkodean  citra  yang  efisien untuk transmisi atau penyimpanan [2].
Warna  didefinisikan  dengan  tiga  karakteristik: hue , saturation , dan value . HSV merupakan rupa nada warna yang bisa diraskan manusia memanfaatkan ketiga spesifik tersebut [3],  [4]. Hue merepresentasikan  indra  warna  seperti  hijau, oranye,  biru,  magenta,  kuning,  biru,  dan  lain  –  lain. Saturation merepresentasikan  perubahan  yang  terjadi  saat cahaya putih diterapkan ke cahaya dengan nada warna utuh. Value merepresentasikan kecerahan dari warna, jumlah yang menjelaskan  perbedaan  banyak  cahaya  yang  menjangkau mata manusia dengan direfleksikan atau disedot [5].
Buah  pisang  merupakan  buah  yang  sangat  bermanfaat bagi  kehidupan  manusia.  Pisang  dapat  digunakan  sebagai
alternatif  pangan  pokok  karena  mengandung  karbohidrat yang tinggi, sehingga dapat menggantikan sebagian konsumsi beras  dan  terigu.  Klasifikasi  kematangan  pisang  dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu destruktif dan non destruktif [6].  Klasifikasi  destruktif  dilakukan  melalui  analisis  kimia, tetapi cara ini hanya bisa dilakukan dengan menghancurkan pisang, sedangkan klasifikasi non destruktif dapat dilakukan dengan melihat warna dan tekstur kulit pisang [7].

## II. S TUDI L ITERATUR

## A. Buah Pisang
Tanaman  pisang  adalah  bagian  dari  kelompok  pohon monocotyl tahunan, yang mencakup batang stroberi. Pseudo- stems  ini  adalah  serangkaian  pelepasan  daun  yang  diatur dalam  urutan.  Cabang  tanaman  adalah  coaxial,  dengan terminal  yang  memperluas  untuk  menghasilkan  bunga  dan buah.  Bagian  bawah  batang  pisang  yang  bengkak menghasilkan  bola  yang  dikenal  sebagai  cangkir.    Kentang lateral  tumbuh  dari  tunas  di  pinggul  dan  akhirnya berkembang  menjadi  tanaman  pisang.  Pisang  sering  tidak mengandung biji atau parthenocarpic [1][2].
batang  pisang  ditempatkan  di  atas  tumpukan  daun  yang berkembang  dari  batang  bawah  tanah  dan  bisa  20-50  cm tebal.  Daun  yang  paling  muda  berkembang  di  tengah tanaman,  berkembang  dan  tumbuh  secara  vertikal  sebelum secara  bertahap  dibuka.  Daunnya  panjang,  mudah  pecah, panjang 1,5-3m, lebar 30-70cm, permukaan bawah berkilau, drainase  limfatik,  tulang  daun  menonjol,  tata  letak  paralel, berambut, hijau.
Pisang membawa beberapa bunga, dan setiap tunas bunga ditutupi dengan sekresi merah coklat. Ketika bunga terbuka, bunga  akan  jatuh  ke  tanah.  Bunga  betina  akan  tumbuh normal, namun bunga betina pada akhir koneksi akan kurang berkembang  dan  ditutupi  dengan  pelepasan  yang  dikenal sebagai  jantung  pisang.  Setiap  tumpukan  bunga  dikenal sebagai jengger dan ditempatkan di pins. Jumlah penggiling utama berkisar antara lima dan lima belas.

## B. Ruang Warna HSV
Pengolahan gambar mencakup input dan output gambar. Misalnya,  mengubah  gambar  ke  format  gambar  yang berbeda.  Pengolahan  gambar  diklasifikasikan  menjadi  tiga kategori:  rendah,  menengah,  dan  tinggi.  Kategori  rendah termasuk teknik sederhana seperti pra-pengolahan foto untuk menghilangkan  kebisingan,  memodifikasi  kontras,  dan ketajaman.  Pengolahan  Kelas  rendah  ini  berfungsi  sebagai input dan output gambar. Segmentasi dan klasifikasi gambar adalah  contoh  pemrosesan  kategori  menengah.  Metode pengolahan gambar saat ini mengambil gambar sebagai input dan  mengeluarkan  fitur  yang  diselesaikan  dari  gambar. Proses  pengolahan gambar kategori  rendah  termasuk pengenalan dan deskriipsinya [3][4].
Ada  dua  jenis  gambar  yaitu  gambar  tetap  dan  gambar bergerak.  Sebuah  gambar  diam  adalah  keseluruhan  dan gambar  diam,  tetapi  gambar  bergerak  adalah  serangkaian gambar  diam  yang  dibuat  dalam  urutan  untuk  menciptakan ilusi  yang  tenang.  Sebuah  bingkai  mengacu  pada  setiap gambar  dalam  serangkaian  foto.  Filter  warna  adalah  teknik untuk memproses foto berdasarkan warna mereka. Proses ini membandingkan komponen warna setiap pixel dalam gambar dengan  spesifikasi  warna.  Jika  warna  cocok  dengan  warna tertentu  dalam  komponen  warna  pixel,  itu  ditinggalkan sendiri. Jika warna tidak cocok dengan warna tertentu, warna bagian  piksel  berubah  menjadi  warna  latar  belakang,  dan warna  yang  digunakan  dalam  filter  warna  hitam  dapat didefinisikan dalam banyak ruang warna. Ada banyak ruang warna yang diakui: merah, hijau, biru (RGB), warna, saturasi dan nilai (HSV), YcbCr [5][6].
Warna ditandai dengan tiga atribut: warna, saturasi, dan nilai.  HSV  adalah  jenis  nada  warna  yang  dapat  dirasakan manusia  menggunakan  tiga  karakteristik  utama.  Hue melambangkan beberapa rasa warna, termasuk hijau, oranye, biru, magenta, kuning, dan biru. Ini tergantung pada panjang frekuensi  cahaya.  Saturasi  menggambarkan  transformasi yang  terjadi  ketika  cahaya  putih  diterapkan  pada  cahaya dengan nada warna intrinsik. Merah dapat beralih dari hampir acromatic  ke  cukup  terlihat  karena  perubahan  saturasi.  Ini adalah  ukuran  jumlah  warna  di  area  tertentu  pada  nilai tertentu [7].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metode  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode penelitian  rekayasa Forward  Engineering yang  dibagi menjadi lima tahap mulai dari studi literatur sampai dengan pengujian  dan  analisis.  Terdapat  beberapa  tahapan  yang dilakukan  pada  penelitian  ini,  yaitu:  Perancangan  sistem, perancangan  perangkat  keras  dan  perancangan  perangkat lunak.

## A. Perancangan Sistem
Sistem  yang  dirancang  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  3 bagian  utama,  yaitu input ,  proses  dan output .  Pada  tahapan input ,  Rasberry  Pi  Camera  V2  menangkap  citra  digital bergerak.  Kemudian  pada  tahapan  proses,  citra  digital bergerak yang ditangkap kamera diproses pada Raspberry Pi 3B dengan ruang warna HSV. Output dari tahapan proses tadi hanya  menunjukkan  objek  yang  ingin  dideteksi  saja. ini
diagram  blok  dari  perancangan  sistem  keseluruhan  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram blok perancangan sistem

## B. Perancangan Perangkat Keras
Pada tahap perancangan perangkat keras ini terdiri dari beberapa komponen dan fungsi, yaitu  Raspberry Pi Camera V2 untuk menangkap citra digital bergerak, Raspberry Pi 3B untuk  memproses  citra  dengan  ruang  warna  HSV,  laptop untuk melakukan remote desktop Raspberry Pi 3B, dan kabel LAN untuk menunjang remote desktop . Raspberry Pi 3B dan Raspberry Pi Camera V2 disusun menjadi satu sehingga siap digunakan  sesuai  dengan  fungsinya.  Skematik  rangkaian keseluruhan  sistem  deteksi  tubuh  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Skematik perancangan perangkat keras

## C. Perancangan Perangkat Lunak
P erancangan  Perangkat  lunak  ( software )  yang  terdapat di  dalam  sistem  ini  adalah  program  yang  dibuat  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  3, library Numpy  untuk  membuat  array,  dan library OpenCV  untuk melakukan  proses  citra  serta  membuat graphical  user interface yang sederhana. Library OpenCV berperan sebagai fungsi utama dari sistem ini. Flowchart dari perangkat lunak pada Gambar.
Inisialisasi  hardware  dimulai  dari  menghidupkan Raspberry  Pi  3B  dan  Raspberry  Pi  Camera  V2  serta melakukan  remote  desktop,  sedangkan  inisialisasi  software dimulai  dari  library  cv2  menghidupkan  kamera  serta konfigurasi fitur trackbar untuk mengatur nilai min max HSV. Setelah  inisialisasi,  kamera  menangkap  citra  objek  dengan
format RGB kemudian citra tadi dijadikan sebagai input dan dilakukan proses resize citra menjadi 320 x 320 pixel. Setelah melewati proses resize, citra dikonversi dari format RGB ke ruang  warna  HSV  dan  RGB  ke  greyscale.  Hasil  proses konversi  citra  ke  greyscale  akan  digunakan  untuk thresholding citra biner.
Gambar 3. Flowchart keseluruhan perangkat lunak
Selanjutnya,  dilakukan  pengaturan  nilai  min  max  dari ruang  warna  HSV.  Jika  nilai  min  max  HSV  berhasil mengambil  warna  objek  yang  diinginkan,  maka  hasil thresholding  citra  biner  ditampilkan  dan  jika  sebaliknya dilakukan  pengaturan  ulang  nilai  min  max  HSV. Interface yang  akan  dirancang  pada  penelitian  ini  memiliki  bentuk yang  sederhana  yang  disebabkan library OpenCV  hanya menyediakan pembuatan graphical user interface sederhana. Perancangan interface dapat dilihat pada Gambar 4 berikut.
Gambar 4 . Perancangan Interface Sistem Pendeteksian Objek
(a) Window Camera dan HSV Camera , (b) Window Grayscale , (c) Window Threshold , (d) Window Trackbar HSV

## IV. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Pengujian Interface Sistem
Sebelum  menguji  koneksi  desktop  jarak  jauh  dengan VNC  Viewer,  Raspberry  Pi  3B  dikonfigurasi  untuk  VNC, dan  perangkat  lunak  dimuat  di  laptop  untuk  membuka koneksi  vNC  antara  RaspBerry  Pi  3D  dan  laptop  melalui kabel LAN. Setelah mengkonfigurasi VNC pada Raspberry
Pi  3B  dan  menginstal  perangkat  lunak  VNC  Viewer  pada laptop, cari alamat IP lokal 3B. Ini dilakukan melalui terminal dengan mengeksekusi perintah "localhost -I". Ip address lokal yang  sudah  ditemukan  tadi  selanjutnya  dilakukan  test  ping dengan Command Prompt pada Windows, jika ada reply dari ip address lokal tadi, maka ip address bisa digunakan untuk melakukan  remote  desktop  pada  software  VNC  Viewer. Tampilan remote desktop pada window VNC Viewer dapat dilihat pada gambar 5 berikut.
Gambar  5.  Tampilan  Remote  Desktop  Pada  Window  VNC Viewer
Pengujian selanjutnya adalah aktivasi dari kamera. Pengujian ini melibatkan penggunaan kamera untuk menangkap segala sesuatu di ruangan dan menampilkan mereka secara real time di  layar  laptop.  Bagian  pertama  dari  gambar  di  bawah  ini menggambarkan  hasil  pengujian  kamera  secara  real  time tanpa  prosedur  pengubah  gambar,  sedangkan  bagian  b menggambarkannya hasil penguji kamera dalam waktu nyata setelah  proses  pengganti  gambar.  Dalam  tes  ini,  gambar diubah  ukuran  menjadi  320x320  pixel. Hasil  pengujian kamera dapat dilihat dalam Gambar 6.
Gambar 6. Aktivasi kamera

## B. Hasil Pengujian HSV
Berdasarkan hasil pengujian untuk nilai Heu , pengujaian dilakukan  sebanyak  20x.  Sistem  mendeteksi  kulit  pisang pengujian  ke  1  sampai  dengan  ke  15.  Hal  ini  dapat  dilihat dalam Gambar 7 (a). sedangkan  pada pengujian ke 16 sampai dengan  20  sistem    tidak  bisa mendeteksi  kulit  buah  pisang. Pengujian nilai hue dilakukan dengan mengurangi nilai max hue.  Range  saturation  dan  value  yang  digunakan  pada pengujian ini adalah saturation (min (100), max (255)), value (min (60), max (255)).
Gambar 7. Pengujian Nilai Heu
Selanjutnya dilakukan penguajian  nilai Saturasi. Berdasarkan hasil pengujian untuk nilai Saturasi , pengujaian dilakukan  sebanyak  20x.  Sistem  mendeteksi  kulit  pisang pengujian  ke  1  sampai  dengan  ke  20.  Hal  ini  dapat  dilihat dalam Gambar 8.. Range hue dan value yang digunakan pada pengujian  ini  adalah  hue  (min  (15),  max  (60)),  value  (min (60), max (255)).
Gambar 8. Pengujian Nilai Saturasi
Berdasarkan  hasil  pengujian  untuk  nilai Velue ,  pengujaian dilakukan  sebanyak  20x.  Sistem  mendeteksi  kulit  pisang pengujian  ke  1  sampai  dengan  ke  16.  Hal  ini  dapat  dilihat dalam Gambar 9. Sedangkan  pada pengujian ke 17 sampai dengan  20  sistem    sedikit  mendeteksi  kulit  buah  pisang. Range velue dan saturation yang digunakan pada pengujian ini  adalah  hue  (min  (15),  max  (60)),  saturation  (min  (100), max (255))

## C. Hasil Pengujian Deteksi Warna Kulit Pisang
Range hue pada ruang warna HSV adalah 0º-360º tetapi range  hue yang  disediakan library OpenCV  adalah  0-180. Penentuan nilai hue dilakukan dengan membagi dua nilai hue dari  ruang  warna  HSV.  Contohnya, range nilai hue untuk warna merah pada ruang warna HSV adalah 330º-360º, maka range  hue dengan library OpenCV  adalah  165-180. Range nilai saturation dan value pada ruang warna HSV adalah 0-1 dan range nilai  pada library OpenCV  adalah  0-255. Pengujian sistem dilakukan berdasarkan nilai HSV terhadap warna  kulit  buah pisang  kemudian  mendeteksi  buah  pisang dengan warna berbeda dalam satu frame . Pengujian dimulai dengan  memasukkan  nilai min HSV  (20, 110,  70)  dan max HSV  (80,255,255).  Nilai max  hue akan  terus  dikurangi sampai  pengujian  ke-10.  Berikut  Tabel  1  untuk  pengujian deteksi warna kuning kulit dari buah pisang.
Tabel 1. Pengujian deteksi warna kulit kuning Nilai HSV Kuning  Hijau Citra Threshold Persentase Min Max 20, 110, 70 80, 255, 255 ✓ ✓ 50% 20, 110, 70 78, 255, 255 ✓ ✓ 50% 20, 110, 70 50, 255, 255 ✓ ✓ 50% 20, 110, 70 55, 255, 255 ✓  100% 20, 110, 70 68, 255, 255 ✓  100% 20, 110, 70 54, 255, 255 ✓  100% 20, 110, 70 50, 255, 255 ✓  100%
20, 110, 70 43, 255, 255
 
0% 20, 110, 70 35, 255, 255   0% 20, 110, 70 30, 255, 255   0%
Pengujian  dimulai  dengan  memasukkan  nilai min HSV  (55, 110, 70) dan max HSV (75, 255, 255). Nilai max HSV akan terus  dikurangi  sampai  pengujian  ke-10.    Berikut  Tabel  2 untuk pengujian deteksi warna hijau kulit dari buah pisang.
Tabel 1. Pengujian deteksi warna kulit hijau
Nilai HSV Hijau Kuning Citra Threshold Persentase % Min Max 55, 110, 70 75,
255, 255 ✓ 
100
55, 110, 70 70, 255, 255 ✓ 
100 55, 110, 70 77, 255, 255 ✓ 
100 55, 110, 70 73, 255, 255 ✓ 
100 55, 110, 70 70, 255, 255 ✓ 
100 55, 110, 70 67, 255, 255 ✓ 
100 55, 110, 70 66, 255, 255   50 55, 110, 70 53, 255, 255   25 55, 110, 70 55, 255,
255  
0
55,
110,
70 48, 255, 255  
0

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  proses  perancangan  sistem  serta  pengujian nilai  HSV  terhadap  deteksi  warna  kulit  buah  pisang,  dan pengujian  deteksi  buah  pisang  berdasarkan  warna.  Sistem berhasil  membedakan  warna  kuning  dan  hijau  kulit  buah pisang. Nilai efektif HSV yang didapat dari pengujian deteksi warna kuning kulit buah pisang adalah Hmin = 15, Hmax = 40-60,  Smin  =  100,  Smax  = 255,  Vmin  =  60,  dan  Vmax = 255.  Dengan  nilai  HSV  tersebut  didapatkan  nilai  rata-rata keberhasilan  sebesar  55%.  Nilai  efektif  HSV  yang  didapat dari pengujian deteksi warna hijau kulit buah pisang

## A CKNOWLEDGMENT
Penulis pertama ingin mengucapkan terima kasih kepada Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Sriwijaya,  Jurusan Sistem  Komputer,  Program  Studi  Teknik  Komputer  dan rekan-rekan  di Strategic  Pervasive  Computing  dan Intelligent Embedded Systems Research Group (SPCIES- RG),  serta  Laboratorium  Robotika,  Sistem  Kendali  dan Sistem Tertanam.

## R EFERENCES
[1] S.  Y.  Iriyanto  and  T.  M.  Zaini,  Pengolahan  Citra  Digital.  Anugrah Utama Raharja, 2013.
[2] T. S. Huang, W. F. Schreiber, and O. J. Tretiak, “Image processing,” Proceedings  of the  IEEE, vol. 59,  no.  11, pp. 1586–1609,  1971, doi: 10.1109/PROC.1971.8491.
[3] F. Schiller, M. Valsecchi, and K. R. Gegenfurtner, “An evaluation of different measures of color saturation,” Vision Res, vol. 151, pp. 117– 134, Oct. 2018, doi: 10.1016/j.visres.2017.04.012.
[4] R.  N.  Auliasari,  L.  Novamizanti,  and  N.  Ibrahim,  “Identifikasi Kematangan Daun Teh Berbasis Fitur Warna Hue Saturation Intensity (HSI) dan Hue Saturation Value (HSV),” Jurnal Informatika, vol. 8, no. 2, pp. 217–223, 2020.
[5] [5]  M. Riaz, G. Kang, Y. Kim, S. Pan, and J. Park, “Efficient Image Retrieval Using Adaptive Segmentation of HSV Color Space,” in 2008
International  Conference  on  Computational  Sciences  and  Its Applications, IEEE, Jun. 2008, pp. 491–496. doi:
10.1109/ICCSA.2008.55.
[6] Sahir et al., “Penerapan Metode Transformasi Ruang Warna HSI untuk Mendeteksi  Tingkat  Kematangan  Buah  Pisang  Berdasarkan  Fitur Warna Citra Kulit Pisang,” Jurnal Penelitian dan Aplikasi SIstem & Teknik Industri, vol. XIV, no. 3, pp. 243–254, 2020.
[7] S. Prabawati, Suyanti, and D. A. Setyabudy, Teknologi Pascapanen dan Teknik  Pengolahan  Buah  Pisang.  Balai  Besar  Penelitian  dan Pengembangan Pascapanen Pertanian, 2018.
[8] prima  asmara  Sejati  and  A.  Susanto,  “Rancang  Bangun  Purwarupa Klasifikasi  Warna  Objek  Menggunakan  Robot  Lengan  Dof,”  JST Jurnal Sains dan Teknol., vol. 6, no. 2, p. 290, 2017.
[9] Nurfitriana, “Perancangan Robot Lengan Mobile Pendeteksi Warna,”J. Chem.Inf. Model., 2016.
[10] E.  Pitowarno,  Robotika:  Desain,  Kontrol,  dan  Kecerdasan  Buatan. Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2006.
[11] S.  B.  Raharjo  and  B.  Sutopo,  “Robot  Pengikut  Garis  Berbasis Mikrokontroler    AT89C51    Menggunakan  Sensor    Infra    Merah,” Makal. ilmiah. Tek. Elektro UGM, Yogyakarta. Indones., 2004.
[12] D. Putra, Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2010